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目的 验证瘢痕疙瘩Fb中是否存在钙/钙调蛋白依赖性丝氨酸蛋白激酶(CASK)和分化抑制因子1(ID1)的异常表达,观察青蒿琥酯对二者的影响. 方法 收集笔者单位患者手术后废弃的瘢痕疙瘩样本15个和正常皮肤组织样本12个,采用组织微粒贴壁法行Fb原代培养,取第3～8代细胞用于实验.免疫荧光染色观察2种Fb中CASK和ID1的表达,瘢痕疙瘩Fb用不同浓度青蒿琥酯作用不同时间,通过噻唑蓝比色法确定药物的半数抑制浓度(IC50)并作为后续实验药物干预浓度.选取正常皮肤Fb设为正常对照组(添加培养液处理),收集瘢痕疙瘩Fb分为瘢痕对照组(添加培养液处理)及瘢痕给药组(添加含IC50青蒿琥酯的培养液处理),流式细胞术检测各组Fb细胞周期和凋亡的变化,RT-PCR、蛋白质印迹法检测各组Fb中CASK和ID1的基因与蛋白表达情况.对数据行单因素方差分析及LSD-t检验. 结果 瘢痕疙瘩和正常皮肤Fb中均存在CASK和ID1表达,选择75 mg/L青蒿琥酯为后续实验干预浓度.(1)G0/G1期和G2/M期的细胞百分比3组之间比较,差异有统计学意义(F值分别为118.064、163.840,P值均小于0.01).其中瘢痕给药组G0/G1期为(91.4±1.4)％,明显高于瘢痕对照组的(80.7±0.3)％和正常对照组的(82.4±0.6)％(t值分别为12.740、9.872,P值均小于0.05);G2/M期为(6.9±0.3)％,明显低于瘢痕对照组的(13.7±0.3)％和正常对照组的(12.7±0.8)％(t值分别为43.702、12.276,P值均小于0.05).(2)早晚期细胞凋亡率3组之间比较,差异均有统计学意义(F值分别为61.879、4710.862,P值均小于0.01).其中瘢痕给药组早期凋亡率为(7.1±1.0)％,明显高于瘢痕对照组的(2.6±0.4)％和正常对照组的(2.7±0.3)％(t值分别为7.974、7.767,P值均小于0.05);晚期凋亡率为(14.9±0.3)％,明显高于瘢痕对照组的(2.3±0.3)％和正常对照组的(2.5±0.4)％(t值分别为72.882、69.792,P值均小于0.05).(3)瘢痕对照组CASK基因表达量为0.658±0.024,低于正常对照组的1.076±0.008(t =28.997,P＜0.01);瘢痕给药组的基因表达量为0.855±0.008,较瘢痕对照组上升(t=13.549,P＜0.01).瘢痕对照组CASK蛋白表达量为0.067±0.007,低于正常对照组的0.179±0.015(t=12.042,P＜0.01);瘢痕给药组为0.132±0.010,较瘢痕对照组上升(t=9.498,P＜0.01).(4)瘢痕对照组ID1基因表达量为0.416±0.006,高于正常对照组的0.317±0.020(t=8.299,P＜0.01);瘢痕给药组为0.217±0.009,较瘢痕对照组下降(t=32.417,P＜0.01).瘢痕对照组ID1蛋白的表达量为0.789±0.034,高于正常对照组的0.366±0.029(t=16.341,P＜0.01);瘢痕给药组为0.114±0.006,较瘢痕对照组下降(t=33.978,P＜0.01). 结论 推测CASK和ID1参与了瘢痕疙瘩Fb的增殖过程,青蒿琥酯抑制瘢痕疙瘩Fb增殖的机制可能与上调CASK和下调ID1表达有关. 相似文献
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近年来,人工智能在药物研发领域得到了广泛的应用。特别是自然语言处理技术在预训练模型的出现后有了非常显著的提高,在此基础上,图神经网络的引入也使得药物研发变得更加准确和高效。为了使药物研发者更加系统全面地了解人工智能在药物研发中的应用,本文介绍了人工智能中的前沿算法,同时阐述了人工智能在药物小分子设计、虚拟筛选、药物再利用以及药物性质预测等多方面的应用场景,最后探讨它在未来药物研发中的机遇与挑战。 相似文献
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